20221031-亿欧智库-2022中国隐私计算产业研究报告_40页_2mb

报告摘要

隐私计算是一种保障数据提供方不泄露原始数据的前提下，实现数据在流通与融合过程中的“可用不可见”的信息技术。它融合了人工智能、密码学、数据科学等多领域技术，成为数据安全流通的重要手段。

隐私计算主要应用于金融、政务、医疗等领域，其中金融行业应用较为成熟，主要集中在风控和获客方面；政务和医疗领域则处于探索阶段，但具有较大的发展潜力。隐私计算的未来生态将由数据源、数据使用方和服务商共同参与，形成跨行业的数据流通网络。

隐私计算的定义：
- 隐私计算是一种面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，实现数据在共享和分析过程中的隐私保护。
隐私计算的三大技术路径：
- 密码学路径：包括安全多方计算（MPC）和同态加密（FHE）。
- 硬件路径：以可信执行环境（TEE）为代表。
- 人工智能路径：以联邦学习（Federated Learning）为代表。
隐私计算的发展趋势：
- 算力加速成为重要竞争力，尤其在处理大规模数据时。
- 开源生态成为主流，促进技术迭代和商业化落地。
- 隐私计算未来将由数据源、数据使用方和服务商三方参与，构建数据流通生态。
隐私计算的应用场景：
- 金融：联合风控、客户画像、信贷评估等。
- 医疗：基因分析、疾病预测、智慧病案管理等。
- 政务：人口分析、群租房识别、智慧城市建设等。
隐私计算的机遇与挑战：
- 机遇：政策支持、市场潜力大、技术进步。
- 挑战：性能与安全之间的平衡、算法协议与开发应用的安全性不足、安全信任共识难以达成。

机遇：
- 政策支持：数据要素市场建设推动隐私计算发展。
- 市场潜力：隐私计算在数据交易和共享中的应用潜力巨大。
- 技术进步：算力加速和开源推动隐私计算技术落地。
挑战：
- 性能瓶颈：隐私计算对算力和通信负载要求高，存在性能瓶颈。
- 安全性不足：算法协议和开发应用层面存在安全漏洞，缺乏统一的安全标准。
- 信任共识难：不同技术路径难以达成统一信任机制，影响技术推广。

技术路径	计算过程保护	计算结果保护	计算性能	计算精度	硬件依赖	理论支持场景	已商用场景	计算模式
安全多方计算	最好	无	较差	最好	无	任意计算	国际：拍卖、薪资统计；中国：联合建模	分布式
联邦学习	较好	无	较好	最好	无	机器学习建模	国际：横向联邦学习；中国：纵向联邦学习	分布式
可信执行环境	较好	无	最好	最好	有	任意计算	国际：密钥管理；中国：联合建模、区块链	中心化
差分隐私	较差	有	较好	较好	无	任意计算	Google GBoard	中心化
同态加密	最好	无	较差	较好	无	任意计算	无	中心化
零知识证明	较差	无	较差	较差	无	任意计算	区块链	分布式